互联网大厂java求职者面试

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师，清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📙拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📘不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

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面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你提到在处理大促期间的流量洪峰时，会启动三级熔断预案。那么，在实施熔断预案的过程中，如何确保熔断的合理性和有效性呢？"

廖志伟："首先，熔断的触发条件需要根据业务特点进行定制。比如，我们可以设定当系统错误率超过5%时触发熔断。其次，熔断策略要灵活，可以通过API接口动态调整。比如，当系统负载下降后，可以快速恢复服务。另外，熔断的监控和告警机制也很重要，要确保相关责任人能够及时响应。"

面试官："那如果熔断后，部分服务因为限流而不可用，如何保证用户体验不受影响呢？"

廖志伟："这就需要我们做好降级处理。比如，当促销弹窗因为限流不可用时，我们可以提供文字提示，引导用户关注其他优惠信息。另外，我们还可以通过缓存热点数据，减少对后端服务的依赖，从而降低限流带来的影响。"

面试官："你提到缓存热点数据，那在缓存设计中，如何保证数据的一致性和可靠性呢？"

廖志伟："为了保证数据一致性，我们可以采用缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的预防措施。比如，针对缓存穿透，我们可以使用布隆过滤器；针对缓存击穿，我们可以设置热点数据永不过期；针对缓存雪崩，我们可以采用熔断降级策略，确保系统在高并发下仍能稳定运行。"

面试官："那如果业务场景中存在高并发读写操作，如何优化数据库性能呢？"

廖志伟："在高并发读写操作的场景下，我们可以通过读写分离、分库分表、索引优化等手段来提升数据库性能。比如，读写分离可以将读操作分散到多个从库，减轻主库的压力；分库分表可以将数据分散到不同的数据库或表中，降低单个库或表的负载；索引优化可以加快查询速度。"

面试官："在分布式系统中，如何保证服务间的通信质量呢？"

廖志伟："为了保证服务间的通信质量，我们可以采用以下措施：一是使用可靠的消息队列，如Kafka或RabbitMQ，确保消息的可靠传输；二是采用服务注册与发现机制，如Eureka或Consul，降低服务调用失败率；三是设置合理的超时时间和重试策略，确保通信的稳定性。"

面试官："在微服务架构中，如何处理服务之间的依赖关系呢？"

廖志伟："在微服务架构中，我们可以通过以下方式处理服务之间的依赖关系：一是使用链路追踪技术，如Zipkin或Jaeger，实时监控服务调用链路；二是通过限流、熔断、降级等手段，确保关键服务的稳定性；三是采用服务网关，如Zuul或Nginx，统一管理服务之间的通信。"

面试官："廖志伟，你提到在分布式系统中，需要关注网络分区问题。那么，在网络分区的情况下，如何确保系统的高可用性呢？"

廖志伟："在网络分区的情况下，我们可以通过以下方式确保系统的高可用性：一是采用多活部署，将服务部署在多个可用区，实现故障转移；二是通过选举机制，如ZooKeeper或Raft，确保数据的一致性；三是采用故障自愈机制，如ChaosBlade，模拟网络分区场景，提高系统的容错能力。"

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